这篇博客探讨了如何使用CUDA和NCCL在分布式环境中实现矩阵乘法。通过矩阵A和B的行切分，分配到多个GPU上进行计算，并讨论了数据传输与计算的重叠策略，以优化性能。在GPU端比较结果时，注意到NCCL的发送和接收操作可能表现出非阻塞通信特性，但实际测试中数据传输速度之快避免了潜在错误。最后，提出了流水并行的优化方法，确保计算与数据接收同步，避免未完成传输的问题。
我们以矩阵乘法C=AB，其中A形状为[M,K],B形状为[K,N]，C形状为[M,N]举例子，下面的分布式算法我们默认以MPI来切分数据，其中每个进程之前的数据都是私有，进程之间的数据交互使用通信来完成。
A = ( a 0 ,
NCCL实现分布式矩阵乘法的CUDA代码
最新推荐文章于 2025-04-22 20:33:24 发布
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